2022年G4基于数据分析的学情诊断提升总结和信息技术5篇.docx

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1、G4基于数据分析的学情诊断提升总结学情分析是运用现代教学设计理论产生的，是教学设计系统中影响学习系统最终设计的重要因素之一。学情分析通常被称为“教学目标分析”或“学生分析”。研究学生的实际需要、能力水平和认知倾向，为学习者设计教学，优化教学过程，更有效地实现教学目标，提高教学效率。一、为什么要学情分析学情分析是教学目标设定的基础。没有学情分析的教学目标，往往是空中楼阁，因为只有真正了解学生的已有知识经验特点和认知心理，才能确定学生在不同领域、不同学科，不同的学习活动与最近的发展区（已经达到的发展水平与可能达到的发展水平之间的区域），并从知识、技能和能力方面说明是近几年教学和学习目标的发展区。学

2、情分析是教学内容分析（包括教材分析）的基础。没有学情分析的教学内容往往是零散的或无目的的，因为只有针对具体的学生才能确定内容的重点、难点和关键点。学情分析是教学策略选择和教学活动设计的立足点。没有学情分析的教学策略往往是教师一厢情愿的自我表现。没有学生的知识和经验基础，任何解释、操作、实践和合作都可能难以实施。总之，学情分析是“以学生为中心”、“以学习为导向”教学理念的具体落实。二、学情分析内容学情的内容非常广泛，学生的各个方面都可能影响他们的学习。学生存在的知识结构、学生的兴趣、学生的思想、学生的认知状态和发展规律、学生的生理和心理状况、学生的个性、发展现状以及学生学习动机、学习兴趣、学习内

3、容等方面的前景，学习方法、学习效果、学习时间、学生的生活环境、学生感受到的最近发展区、学生的成功感是学情分析的切入点。三、学情分析的学生生理、心理特点学生在身心发展、成长过程中，其情绪、情感、思维、意志、能力和性格等方面还很不稳定和成熟，具有很大的可塑性和易变性。通过分析了解其生理心理与学习内容是否匹配以及可能存在的知识误区，充分预见可能出现的问题，对课堂进行有针对性的分析，使教学工作具有较强的可预见性、针对性和实效性。具体来说，对于同龄的学生来说，无论是善于形象思维还是抽象思维；喜欢说话还是害羞保守；喜欢与老师合作还是反对老师；对不同年龄段学生的关注深度、广度和持久性也不同。这些特点可以通过

4、学习一些发展心理学的简单知识来分析，也可以通过经验和观察来灵活地掌握。也有不同年龄段的学生感兴趣的不同话题。一方面，教师应结合学生的兴趣进行教学，另一方面，教师应适当引导学生不要屈尊或放纵学生的不良兴趣。四、减轻学情分析的工作负担通过前边我们所讲的，可以知道老师要做好学情分析要做大量的工作内容，那么现在科技这么发达，有没有减轻老师学习负担的解决办法呢？答案是肯定的。如今人工智能和大数据等前沿技术对老师教学有很大的影响，人工智能与大数据改变教育也不再是遥不可及之事。我们可以利用大数据帮助老师统计分析学生的学习情况、考试分数对比、易错题整理等等帮助老师减负增效、精准教学、实现小学教育的“教学相长”

5、，全面提升教学效率。G4基于数据分析的学情诊断随着教育信息化2.0时代的到来如何以教育大数据建设为驱动深化信息技术与教育教学应用融合，推进教育信息化工作创新，成为当前教育信息化发展有价值的研究。现阶段，各校使用网上阅卷系统阅卷已经非常普遍，也会利用测试数据进行适当分析研究，但很多时候还停留在最高分、最低分、均分、方差等冰冷数据中。本文将从一线教学视角对基于教育大数据下如何提升数学教学的精准性做了一些积极的实践尝试和思考。一、基于联考数据诊断下的教学策略分析良好的教学效果源于有效策略的选择，好的策略也依赖于较为精确的问题。智学数据平台给教与学提供了有力的数据支撑，通过前期的数据诊断，教师能够提高

6、教学的精准性和学习的高效性二、基于大数据学情诊断的应用1 .更新教学观念，跳出唯成绩论大数据技术的运用，让教师开展有质量的素质教育有了更好的抓手，从对学科均分的关注，逐渐转变为对学科日常教学和有效学习方法的关注。以数学为例，用好基于学情的大数据分析，可以帮助教师纠正两个认识误区。一是题海战术是学好数学的有效办法。在没有进行有效的学情诊断前，很多教师都会选择简单粗暴的教学策略，大量刷题，尤其在紧张的高三复习阶段更是如此。随着高考改革与试题命制特点的变化，试题对学生能力的考查越来越重要，这种能力很难通过简单重复的刷题得到有效提升，精准教学就变得非常重要。二是做好难题是获得高分的关键。对于这一观点很

7、多学者颇有争议，笔者认为，高考数学150分的试卷中有120分左右的基础分，中等以上难度的试题占比实际很小，如果学生能拿到基础分，在提升题上再有些突破，这才是每个学生数学学科备考的有效策略。通过前面联考成绩分析，不难发现，基于大数据的学情诊断给师生提供了各自努力的方向。一方面，可以让课堂教学更精准，在共性问题、突出问题上加大研究；另一方面，让学生们学习更高效，在自己出现的薄弱点上，做到点对点训练与快速提升。2 .找准成绩提升路径，走精准化教学之路衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度

8、涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。前测数据备课用。教师十分清楚基于学情的有效备考是上好课的关键所在。为了提升备课的精准度和有效性，教师可以进行一个前测的学情诊断，来判断学生对所学知识的掌握情况，较为精准地收集学生的学情数据，让教师在课前对知识、题型的讲解进行有效筛选，提升课堂教学的有效性，助力有效教学的实施。作业数据辅导用。基于数学学科特点，常态化的跟踪训练是数学学习质量反馈的有效途径。教师往往只是对作业进行批阅，在极少数情况下进行错误统计后的讲解。而大数据应用的一个重要途径就是答题对错数据，便于对学生进行点对

9、点的辅导。通过数据分析，可以知道哪位同学在哪一题上出错，进一步调出原卷，就可以诊断出具体出错的原因是什么，从而为教师进行个别化辅导提供强有力的技术支撑。考试数据补差用。通过考试来检测学科教学效果，是目前对学科教学进行效果评价的一个很重要的途径。基于大数据的数学考试数据分析，能帮助教师了解所授班级与其他班级的差距，同时，还能聚焦到具体是哪一题和其他班级的差距有多大，对教师后期的教学调整和提升有着明确的指引。个体数据转化用。基于大数据的个体数据分析，能够清楚地看到学生考试中的具体问题，为其后续学习指明了方向，也提供了有力的策略支撑。如果问题中有知识点的漏洞，就补充学科知识；如果问题是解题方法和策略

10、问题，就进行强化训练，提升解题能力；如果是本身的答题规范和书写规范的问题，就可以有针对性地进行专项训练。班级数据教研用。通过基于数学考试数据的对比分析，不难看出学生的共性错误，帮助教师精准备课，提升课堂教学的针对性，也可以通过个体数据的分析，找准学生个体的问题，提高学生学习的高效性和教师辅导的精确性。作为一个班集体来说，还可以通过几次数学考试数据的前后对比，来研判班级学生的数学学习状态，强化对学生的课前、课中与课后管理，为学生成绩的整体提升做些有意义的理论分析和实践研究。在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的研究与实际应用不容乐观。而在大数据环境下，学生学习行为的自动测量、自动记录、高效分

11、析与精准预测均已成为现实，使得精准教学突破了传统教学环境下的操作困境，为下一步的应用、推广提供了强有力的支持。、针对线上教学情况反馈，学校对全体教师进行研讨培训，我通过培训，结合学情，查找问题与不足，制定切实可行的复习计划。一、面向在线学习平台的数据挖掘和分析,1.数据的收集。收集的数据包含两个部分：一是学生的静态信息。它除了关于学生自身的个人信息，还有平时的学习习惯、学习结果等，句括学习者浏览视频的次数频率、鼠标点击以及时间停留的数据等。二是动态数据。这包括学生搜索的关键词、浏览内容及次数、课程学习实践、练习时间、翻看讨论内容时间、下载文件、拖动滚动条次数、视频暂停次数、课程各个章节视频播放

12、时间、各个章节视频使用情况、浏览器收藏记录等。单个学员日均在线时间、登录的频率数目、日均浏览视频的次数、日均浏览互动论坛区的频率数目、发帖数量和回帖数量等，都可以通过学生学习过程的行为数据得到。2.数据分析，分为时间维度和粒度维度。对于时间维度的划分，一般可从学期和学年两个时间段来考虑。对于学期的分析，一般是分析学习者在学习初期、中期以及末期的学习状况的变化，还会对学生的学习态度是否有变化、学习动机是否强以及学习兴趣是否高涨进行分析；而对于学年的分析，一般是对学生两个学年的学习状况进行对比，然后对两个学年产生的差异进行归因分析。对于粒度维度的划分，一般从单门课程和多门课程来分析。对于单门课程的

13、分析，应从学习者对单门课程的学习状况、学习兴趣等方面进行分析；而对于多门课程的分析，则应从学生对不同课程的学习动机、课程设置的满意度、教学方法，乃至教师的喜爱度进行分析，从而确定使用哪些数据分析的工具和算法。G4基于数据分析的学情诊断总结教师根据学生的呈现结果对他们推送相关建议和资源。这些建议和资源有助于教师优化教学方法，改进教学设计，制订更加合理的教学大纲，并预测学生未来的发展，还为选拔挖掘不同领域的人才提供了更加便捷和可靠的途径。这些既有利于教师进行针对性教学，又能优化整个平台的教学资源建设。在线学习平台大数据分析对教学的诊断和建议对于在线学习平台而言，大数据方法能以崭新的思维和技术特点对

14、学习过程进行多角度的测量，从而提升专业教学质量与效果，满足不同学生的个性化需求。通过数据分析来构建一条反馈通道，通过运用大数据方法规划建设反馈机制来跟踪教与学的行为，可以促进内容的持续更新，提升在线学习平台的服务能力和质量，具体表现在以下三个方面。1、解决教师针对性教学的问题在线学习平台可以对所有学生的信息、具体的学习内容、形成性的学习情况等数据进行收集和挖掘，并进行分析、分类、反馈，给予个性化的教学策略。与传统教学相比，通过对在线学习平台上学生动态学习情况数据的分析，教师可以更好地掌握学生具体的学习情况，如对知识点的掌握程度、习题的解答正确率等，然后可以根据这些具体问题进行有针对性的备课，帮

15、助学生更好地学习。3、改善在线学习平台资源质量的问题平台能汇总分类各种教学资源，并挖掘各教学资源内部的关联。教育者通过数据分析，能找出各学习平台上教学资源的差距，挖掘出新的教育理念和教育方法。对学生的注意力不集中的数据进行统计，能及时地重新设计和完善教学视频，解决教学视频讲解不透彻的问题。基于数据分析的教学行为诊断与优化研究在学校，我们评价一个教师的教学行为和学生的学习效率，往往凭借一两次课堂调研和一两次学业质量检测结果，这样的评价受考核者的主观偏好、时空限制等影响有失客观与科学，依据评价所进行的教学变革也缺乏针对性。面对已经到来的大数据时代，能给教育行业带来哪些发展空间和想象呢？我们的项目基于数据分析的教学行为诊断与优化研究就从教育数据的分析开始，通过搜索、处理、分析大数据，来归纳总结大数据深层次的规律，基于事实与数据做出科学客观的教学行为诊断，更科学、更准确地展开教学行为优化研究！本项目旨在探究教育数据与教学行为优化的内在关联性，避免传统教学诊断的主观性，教育